Ultralytics Platform
Ultralytics Platform은 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 간소화하는 포괄적인 엔드투엔드 컴퓨터 비전 플랫폼입니다. 인프라 복잡성 없이 프로덕션 준비가 된 컴퓨터 비전 솔루션이 필요한 팀과 개인을 위해 구축되었습니다.

Ultralytics Platform이란 무엇인가요?
Ultralytics Platform은 분산된 ML 도구를 통합 솔루션으로 대체하도록 설계되었습니다. 다음 기능들을 결합합니다:
- Roboflow - 데이터 관리 및 어노테이션
- Weights & Biases - 실험 추적
- SageMaker - 클라우드 학습
- HuggingFace - 모델 배포
- Arize - 모니터링
YOLO26 및 YOLO11 대한 네이티브 지원을 제공하는 올인원 플랫폼.
워크플로: 업로드 → 주석 추가 → 훈련 → 내보내기 → 배포
플랫폼은 종단 간 워크플로를 제공합니다:
graph LR
subgraph Data["📁 Data"]
A[Upload] --> B[Annotate]
B --> C[Analyze]
end
subgraph Train["🚀 Train"]
D[Configure] --> E[Train on GPU]
E --> F[View Metrics]
end
subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
H --> I[Monitor]
end
Data --> Train --> Deploy
| 단계 | 기능 |
|---|---|
| 업로드 | 이미지(50MB), 동영상(1GB), ZIP 아카이브(50GB) 자동 처리 |
| 어노테이션 | 수동 도구, SAM 어노테이션, 5가지 작업 유형 모두에 대한 YOLO |
| Train | 클라우드 GPU(RTX 4090부터 H200까지), 실시간 메트릭, 프로젝트 구성 |
| 내보내기 | 17가지 배포 형식(ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등) |
| 배포 | 전용 엔드포인트, 자동 확장, 모니터링을 지원하는 43개 글로벌 지역 |
당신이 할 수 있는 일:
- 이미지, 동영상 및 ZIP 아카이브를 업로드하여 훈련 데이터셋을 생성합니다.
- 5가지 YOLO 유형 모두에 대해 대화형 오버레이로 주석을 시각화하세요
- 클라우드 GPU(RTX 4090부터 H200까지)에서 실시간 메트릭스와 함께 모델을 훈련하세요
- 17가지 배포 형식(ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등)으로 내보내기
- 한 번의 클릭으로 전 세계 43개 리전에 전용 엔드포인트를 배포하세요
- 훈련 진행 상황, 배포 상태 및 사용 지표를 모니터링합니다.
- 프로젝트와 데이터 세트를 커뮤니티에 공개하여 협업하세요
다중 지역 인프라
귀하의 데이터는 귀하의 리전에 유지됩니다. Ultralytics 플랫폼은 세 가지 글로벌 리전에서 인프라를 운영합니다:
| 리전 | 위치 | 최적 용도 |
|---|---|---|
| 미국 | 아이오와, 미국 | 아메리카 지역 사용자, 아메리카 지역에서 가장 빠른 |
| 유럽 | 벨기에, 유럽 | 유럽 사용자, GDPR 준수 |
| AP | 아시아 태평양 지역, 대만 | 아시아 태평양 지역 사용자, 최저 APAC 지연 시간 |
온보딩 시 리전을 선택하며, 모든 데이터, 모델 및 배포는 해당 리전에 유지됩니다.
주요 기능
데이터 준비
- 데이터셋 관리: 이미지, 비디오 또는 ZIP 아카이브를 자동 처리 기능과 함께 업로드
- 어노테이션 편집기: 모든 5가지 YOLO 작업 유형(detect, segment, pose, obb, classify)에 대한 수동 어노테이션
- SAM 스마트 어노테이션: Segment Anything Model을 사용하는 클릭 기반 지능형 어노테이션
- 자동 어노테이션: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 사전 라벨링
- 통계: 클래스 분포, 위치 히트맵 및 차원 분석
모델 학습
- 클라우드 학습: 실시간 메트릭과 함께 클라우드 GPU(RTX 4090, A100, H100)에서 학습
- 원격 훈련: 어디서든 훈련하고 플랫폼으로 지표 스트리밍 (W&B 스타일)
- 프로젝트 구성: 관련 모델을 그룹화하고, 실험을 비교하며, 활동을 track합니다.
- 17가지 내보내기 형식: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등

배포
- 추론 테스트: 사용자 지정 이미지로 브라우저에서 직접 모델을 테스트합니다.
- 전용 Endpoints: 자동 스케일링을 통해 43개 글로벌 지역에 배포합니다.
- 모니터링: 실시간 지표, 요청 로그 및 성능 대시보드
계정 관리
- API Keys: 원격 훈련 및 API 액세스를 위한 안전한 키 관리
- 크레딧 및 결제: 투명한 가격 책정으로 종량제 훈련
- 활동 피드: 모든 계정 이벤트 및 작업을 추적합니다
- 휴지통 및 복원: 30일 소프트 삭제 및 항목 복구 기능
- GDPR 준수: 데이터 내보내기 및 계정 삭제
빠른 링크
다음 리소스를 통해 시작하세요:
- 빠른 시작: 첫 프로젝트를 생성하고 몇 분 안에 모델을 훈련합니다.
- 데이터셋: 훈련 데이터를 업로드하고 관리합니다.
- 어노테이션: 수동 및 AI 지원 도구를 사용하여 데이터에 레이블을 지정합니다.
- 프로젝트: 모델과 실험을 구성합니다.
- 클라우드 훈련: 클라우드 GPU에서 훈련합니다.
- 추론: 모델을 테스트합니다.
- Endpoints: 모델을 프로덕션에 배포합니다.
- 모니터링: 배포 성능을 track합니다.
- API Keys: API 액세스를 관리합니다.
- 결제: 크레딧 및 결제
- 활동: 계정 이벤트 추적
- 휴지통: 삭제된 항목 복구
- REST API: API 참조
FAQ
Ultralytics Platform을 어떻게 시작하나요?
Ultralytics Platform을 시작하려면:
- 가입: platform.ultralytics.com에서 계정을 생성합니다.
- 지역 선택: 온보딩 중에 데이터 지역(미국, EU 또는 AP)을 선택합니다.
- 데이터셋 업로드: 데이터셋 섹션으로 이동하여 데이터를 업로드합니다.
- 모델 훈련: 프로젝트를 생성하고 클라우드 GPU에서 훈련을 시작하세요.
- 배포: 모델을 테스트하고 전용 엔드포인트에 배포하세요.
자세한 가이드는 빠른 시작 페이지를 참조하세요.
Ultralytics Platform의 이점은 무엇인가요?
Ultralytics Platform이 제공하는 기능은 다음과 같습니다:
- 통합 워크플로우: 데이터, 훈련, 배포를 한곳에서 처리
- 다중 리전: 미국, EU 또는 AP 지역의 데이터 상주
- 노코드 훈련: 코드 작성 없이 고급 YOLO 모델 훈련
- 실시간 지표: 훈련 진행 상황 스트리밍 및 배포 모니터링
- 43개 배포 리전: 전 세계 사용자에게 가까운 곳에 모델 배포
- 5가지 작업 유형: detection, segmentation, pose, obb, classification 지원
- AI 지원 주석: SAM 및 자동 레이블링으로 데이터 준비 가속화
클라우드 학습을 위한 어떤 GPU 옵션이 제공되나요?
Ultralytics Platform은 클라우드 훈련을 위해 여러 GPU 유형을 지원합니다:
| 티어 | GPU | VRAM | 시간당 비용 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|
| 예산 | RTX A2000 | 6 GB | $0.12 | 소규모 데이터셋, 테스트 |
| 예산 | RTX 3080 | 10 GB | $0.25 | 중간 규모의 데이터셋 |
| 예산 | RTX 3080 Ti | 12 GB | $0.30 | 중간 규모의 데이터셋 |
| 예산 | A30 | 24 GB | $0.44 | 더 큰 배치 크기 |
| 중간 | RTX 4090 | 24 GB | $0.60 | 뛰어난 가격 대비 성능 |
| 중간 | A6000 | 48 GB | $0.90 | 대형 모델 |
| 중간 | L4 | 24 GB | $0.54 | 추론 최적화 |
| 중간 | L40S | 48 GB | $1.72 | 대규모 배치 학습 |
| Pro | A100 40GB | 40 GB | $2.78 | 생산 교육 |
| Pro | A100 80GB | 80 GB | $3.44 | 초대규모 모델 |
| Pro | H100 | 80 GB | $5.38 | 가장 빠른 훈련 |
| 엔터프라이즈 | H200 | 141 GB | $5.38 | 최대 성능 |
| 엔터프라이즈 | B200 | 192 GB | $10.38 | 가장 큰 모델들 |
| Ultralytics | RTX PRO 6000 | 48 GB | $3.68 | Ultralytics |
전체 가격 및 GPU 클라우드 트레이닝을 참조하십시오.
원격 학습은 어떻게 작동하나요?
어디서든 모델을 학습하고 메트릭을 Platform으로 스트리밍할 수 있습니다.
패키지 버전 요구 사항
Platform 통합에는 ultralytics>=8.4.0이 필요합니다. 하위 버전은 Platform에서 작동하지 않습니다.
pip install "ultralytics>=8.4.0"
# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"
# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1
원격 학습에 대한 자세한 내용은 클라우드 학습을 참조하십시오.
어떤 어노테이션 도구를 사용할 수 있나요?
Platform에는 다음을 지원하는 모든 기능을 갖춘 주석 편집기가 포함되어 있습니다:
- 수동 도구: 바운딩 박스, 다각형, 키포인트, 지향성 박스, 분류
- SAM 스마트 주석: 클릭하여 Segment Anything Model을 사용하여 정밀한 마스크 생성
- YOLO 자동 주석: 학습된 모델을 사용하여 이미지 사전 레이블링
- 키보드 단축키: 단축키를 사용한 효율적인 워크플로우
전체 가이드는 주석을 참조하십시오.
문제 해결
데이터셋 문제점
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 데이터셋이 처리되지 않습니다 | 파일 형식 지원 여부 확인 (JPEG, PNG, WebP 등). 최대 파일 크기: 이미지 50MB, 동영상 1GB, ZIP 50GB |
| 누락된 주석 | 라벨이 YOLO 인지 확인하십시오. .txt 이미지 파일명과 일치하는 파일들 |
| 열차 분할 필요 | 추가 train/ 데이터셋 구조에 폴더를 추가하거나, 데이터셋 설정에서 분할을 생성하세요. |
| 클래스 이름이 정의되지 않았습니다. | 추가 data.yaml 파일로 names: 목록 또는 데이터셋 설정에서 클래스 정의 |
훈련 문제점
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 훈련은 시작되지 않을 것입니다 | 설정 > 결제에서 신용 잔액을 확인하세요. 최소 $5.00이 필요합니다. |
| 메모리 부족 오류 | 배치 크기 줄이기, 더 작은 모델(n/s) 사용하기, 또는 더 많은 VRAM을 GPU 선택하기 |
| 부실한 지표 | 데이터셋 품질 확인, 에포크 증가, 데이터 증강 시도, 클래스 균형 검증 |
| 학습 속도 저하 | 더 빠른 GPU 선택, 이미지 크기 축소, 데이터셋 병목 현상 확인 |
배포 문제
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 엔드포인트 응답 없음 | 엔드포인트 상태 확인(실행 중 vs 중지됨). 콜드 스타트 시 2~5초 소요될 수 있음 |
| 401 무단 접근 | API 키가 올바른지 확인하고 필요한 범위를 포함하고 있는지 확인하십시오. |
| 느린 추론 | 모델 크기 확인, TensorRT 고려, 더 가까운 지역 선택 |
| 수출에 실패했습니다 | 일부 형식은 특정 모델 아키텍처를 요구합니다. 가장 광범위한 호환성을 ONNX 사용해 보세요. |
자주 묻는 질문
가입 후 사용자 이름을 변경할 수 있나요?
아니요, 사용자 이름은 영구적이며 변경할 수 없습니다. 가입 시 신중하게 선택하세요.
데이터 지역을 변경할 수 있나요?
아니요, 데이터 지역은 가입 시 선택되며 변경할 수 없습니다. 지역을 전환하려면 새 계정을 생성하고 데이터를 다시 업로드하십시오.
크레딧을 더 얻으려면 어떻게 해야 하나요?
설정 > 결제 > 크레딧 추가로 이동하세요. 5달러부터 1000달러까지 크레딧을 구매할 수 있습니다. 구매한 크레딧은 영구적으로 사용 가능합니다.
훈련이 실패하면 어떻게 되나요?
완료된 컴퓨팅 시간에 대해서만 요금이 부과됩니다. 체크포인트가 저장되며, 훈련을 재개할 수 있습니다.
학습된 모델을 다운로드할 수 있나요?
예, 모델 페이지에서 다운로드 아이콘을 클릭하여 다운로드하세요. .pt 파일 또는 내보낸 형식.
내 작업을 공개적으로 공유하려면 어떻게 해야 하나요?
프로젝트 또는 데이터셋 설정을 편집하고 공개 여부를 "공개"로 전환하세요. 공개 콘텐츠는 탐색 페이지에 표시됩니다.
파일 크기 제한은 어떻게 되나요?
이미지: 50MB, 동영상: 1GB, ZIP 압축 파일: 50GB. 더 큰 파일은 여러 번에 나눠 업로드하십시오.
휴지통에 삭제된 항목은 얼마나 오래 보관되나요?
30일. 그 이후에는 항목이 영구적으로 삭제되며 복구할 수 없습니다.
플랫폼 모델을 상업적으로 사용할 수 있나요?
무료 및 프로 플랜은 AGPL 라이선스를 사용합니다. AGPL 요구사항 없이 상업적 사용을 원하시면 엔터프라이즈 라이선싱에 대해ultralytics 문의하십시오.